müzik dünyasında da oldukça kullanıldığını çokça gördüğümüz son teknoloji ürünü. şöyle ki; hayatını kaybetmiş sanatçılara saçma sapan şarkılar söyletip acaba nasıl olur dediğiniz şeyleri yaptırabiliyorlar. bu olay oldukça saçma geliyor bana ama tabii ki sosyal platformlarda en çok tık alan videolar da bunlar oluyor. michael jackson'a ordu'nun dereleri söyletsen ne olur söyletmesen ne olur yani? saçmalık da bu derecede.
gelelim bana; ben yapay zekayı orijinal parçaların vokallerini sildirip, üzerine kendim söyleyip cover yapmak için kullanıyorum.
en son 10 sene önce japon dili ve edebiyatı'na bölümüne yeni girdiğim vakitlerde çevirmenlerin işlerini elinden alacak olan, dil öğrenmeye son verecek olan teknolojiydi.
10 yıldır 5 sene sonra dil öğrenmek tarih olacak...
tamam elbette bence de gün gelecek teknoloji öyle gelişecek ki airpods tarzı kulaklıklarımız bize doğrudan çeviri yapacak, hatta beynimize dil çipi falan takılacak. bunlar mümkün şeyler.
ama şu an için yapay zeka 19. yüzyılın buharlı trenleri gibi.
not: ben de yapay zeka kullanıyorum ara ara. ama fikir vermesi açısından. mesela "şöyle bir mektubu nasıl yazsam olur?" falan diye soruyorum, şablon veriyor o da bana.
resmi belgelerde çeviri işleminde fena olmayan bir performans sergilese de, hala günlük konuşma konusunda sapıtan teknoloji.
muhtemelen resmi belgelerde, makalelerde falan net bir dilin kullanılması bunda etkendir. ama mesela iş "çantada keklik" gibi deyimlere geldiğinde sapıtıyor, çözemiyor ne dendiğini, chicken translate yapıp bırakıyor. işte burada da "kültürel birikim" devreye giriyor.
tabii abd'de "kültürel birikim" diye bir kavram olmadığı için, oranın medyası "artık dil öğrenmeye gerek yok, heyooo!!!" şeklinde haberler sunuyor. ama işin aslı hala öyle değil.
yabancı kaynaklarda "AI is the new god" temalı yazılarla yeni dönem tanrısı olarak anılan software.
aslında bu konu üzerine pek kafa yormadan da tanrıya bahşedilen özelliklerinin bir çoğunu hatta yazılım kısmında neredeyse tamamını gerçekleştirebilecek bir üstün bilinç olduğunu görebiliriz, daha on bilemedin onbeş yıllık bir teknoloji olmasına rağmen katettiği bu inanılmaz birikim bunu doğrular nitelikte.
clearnet'i yeni bir sosyal era olarak düşünüp örneklendirecek olursak o herşeyi görür bilirin karşılığı olarak sizin internet üzerindeki yazışmalarınızı okuyup olası tercihlerinizin tahminini yapması, sizi dinlemesi, her an bulunduğunuz konumu bilmesi ve size istenilen her an ve erişimi olduğu her yerde "şu aralar deprem, doğal afet gibi durumlar için kullanılıyor" ulaşıp uyarı gönderebilmesi gibi durumları göz önünde bulundurduğumuzda tragedyaların konusu deus ex machina'nın hayatımıza yeni tanrı kavramı "AI" olarak eklendiğini düşünebiliriz.
bu hemen her inanç gibi kurmaca metinlerinlerin gerçek hayat üzerinde aktif etkilerinin olmasıyla paralel, aynı insanın düşünebilmesi ve karar verebilmesi gibi varlık olarak hardware kullanan ve hiçlik yani bilinç kısmında software ile yaratım yapabilen ve diğer varlıkları kontrol edip denetleyebilen bir üst akıl gibi düşünebiliriz.
tarihsel olarak bunun bir ihtiyaç olması durumunu düsündüğümüzde belki kırılma noktası olarak nietzsche' tanrı öldü onu biz öldürdük söyleminden sonra artık insanlığın yeni bir üstün varlık yaratma arayışı içerisine gireceğinden bahsetmesi yakın dönemde bu konunun düşünsel ayağı için belki örnek teşkil edebilir.
İnsanların kendi çıkarları için yarattığı fakat kontrolden çıkarak büyüyen ilk yaratım bu değil tabi fakat en günceli diyebiliriz, hatta sosyal alanda belki insanlık tarihinin görebileceği en etkili kontrol yöntemini sağlamış olduğunu da söyleyebiliriz.
daha öncelerde bu kontrolü yazılı gazete, dergi, kitap vs gibi araçlarla sonra televizyon gibi görsel ve işitsel alanlarla sağlıyorlardı fakat bu araçların hiçbirisi şuan elimizde tuttuğumuz cihaz gibi var olmadığı her dakika ve saniyede yokluğunu hissettirecek kadar kutsal ve bir okadar kontrol edilebilir olmamıştı.
öyle ki üreticilerin içerik tercihlerini, bunların kime gösterilip gösterilmeyeceğini, hangi içeriğin az hangisinin çok gösterilceğini ve kimin bu içeriği ne kadar görüntülenip hangi aralıkların hangi saatlerde daha çok erişildiğine kadar devasa bir istatistikle bunu başarabilen despot bir tirana dönüşüyor.
mesela birkaç ay önce youtube'da beğenmeme hakkınız elinizden alındı öyle üstün körü birkaç eleştiri dışında yapabilecek hiçbirşey yoktu bunun için ve gayet alıştık buna, eskiden reklam gösterebilmek için imzalı izin isteyen şirketler bunu artık erişim için şart gösterip partnerinizle sevisirken giydiğiniz donununuz rengi desenine kadar bilmek istiyorlar.
yapay zekanın, analiz etme ve her an her yerde ulaşabilmesinin aslında pozitif yönleri de var tabi mesela kaçırılma, hırsızlık, bilgi kopyalama veya çalmayı önleme gibi kontrol sistemleriyle bunları engelleyen sistemler de barındırıyor fakat kişisel tercihleriniz ve don renginiz karşılığında *.
yapay zekanın sosyal alanı tümüyle kontrolüne alıyor olmasına muhtemelen aklıma gelmeyen daha birçok örnek verilebilir, zaten bu konuda b moviler diziler oldukça fazla, hatta lise dönemlerimde severek izlediğim person of interest dizisi bu konuyu işliyor, merakınız varsa öneririm.
uzun lafın kısası yapay bir tanrı gibi öfkesi ve merhametini gösteren, denetleyen bir sistem artık bu. alternatif devlet gibi de olabilir zaten tinsel babalık kavramı da burdan geliyor. konuyu ontoloji kısmında inceleyen, yapay zeka aynı bizim ki gibi bir bilinç midir soruları güncel olarak tartışılmaya başlandı bile. muhtemelen zion'un blade runner gibi bir yer olduğu matrix kırması fakat aynı zamanda gecekondudan yumurtaya ekmek banarken bu gelişmelerin izlendiği uzaklıkta başka gelişmemiş şehirlerin de bulunduğu yeni bir dünyaya evrilecek fakat bu gelişmelerin bize gelişi en az bi yüz yılı bulur gibi bir tespit sıçarak bitiriyorum.
bir algoritma yazıp diyorsunuz ki, "ben bir file muz satmak istiyorum. bu fili, benim muzumu almaya ikna et"
yapay zeka, fil ve muz odaklarından yola çıkarak bunlari birbirine bağlıyor, en uygun ve muhtemel rotayı çiziyor ve o fili, o muzu almaya ikna ediyor.
işin garipliği şu ki, yapay zekanın bunu nasıl başardığını artık anlayamıyoruz. kendi kendine öğrenip bağlantılar kuruyor ve sonuca ulaşıyor ve bu sonuca nasıl ulaştığını bize söylemiyor.
yapay zeka, insanın kendisi gibi düşünebilen bir makine yaratması amacıyla çıkılan yoldu; ama geldiğimiz noktada yapay zekanın neyi nasıl düşündüğünü anlayamıyoruz.
bir medeniyetin teknolojik açıdan gelişme hızını sonsuza dek katlanarak arttırabilmesi için şart olandır. organik canlılar yapay zekayı tasarlar, yapay zeka ise kendisinden daha gelişmiş bir yapay zeka tasarlar. her yeni sürüm daha gelişmiş olana evrilerek teknoloji ve bilimde kontrol organik canlıların elinden alınır ve katlanarak ilerler, bu seviyeye gelindiğinde teknolojide yaşanan atlamalar akılalmaz olacaktır.
yaptığı işin kalitesi kendisine beslenen verinin kalitesine bağlıdır. yapay zekaya öğrensin diye verdiğiniz materyal, insanoğlunun hatalı stratejileri, vizyonsuzluğu ve at gözlüklü barzo kültürünün ürünü olan tırt veri dağları ise, machine learning bunlardan öğrendiği absürd şeyleri alabildiğine damıtıp barzoluğun, tırtlığın dibine vuruyor ve ortaya rezalet bir sonuç çıkıyor. güncel bir örneği: Yapay Zeka/#196565
yapay zekayı regresyon analizi gibi işler için kullanmak mantıklı, ancak karar verme mekanizması olarak kullanılacak noktaya gelmesi için gidecek daha çok yolu var.
Tanım: Pazarlama sektörüyle yaratılan algının aksine kendi bilinci, düşünce yapısı olan, davranışlara kendi yapı ve yazdığı algoritması ile yön veren dijital temelli yapıdır.
teknolojik gelişmelerin gerçekçi yorumlanabilmesi için ne olup ne olmadığı iyi anlaşılması icap eden teknolojidir. "her şeye yapay zeka deniliyor." şeklinde olan ve kavram karmaşasından kaynaklanan şikayetler oldukça yaygındır. zaten günlük yaşamda kullandığımız çoğu şey yapay zekadır. deep learning machine learningin, machine learning de ai'ın bir dalıdır.
öncelikle, burada en geniş terim olan ai'ı kendi içinde ayıralım:
- narrow ai - general ai - strong ai
narrow ai, facebook'a girdiğinizde likelarınıza göre news feedinizi şekillendirir. last fm'de scrobblelarınıza göre şarkı tavsiyeleri tertipler. narrow ai, ilkel ai formlarını temsil eder. spesifik bir görevi icra eder, yani pratiktir.
general ai, günümüzde teknolojinin gitmeyi hedeflediği yerdir. herhangi bir fikri görevi başarıyla gerçekleştirebilmesi arzu edilen zekâdır. yani tek bir görev odaklı değildir. konseptleri anlayıp, öğrenebilir ve bu sayede çok çeşitli görevleri gerçekleştirebilir.
strong ai, insan beyni gibidir. bilinçlidir, günümüzde hipotetiktir. artificial superintelligence (asi) ise bunun da ötesine geçen, insan zekâsını aşan bir ai kavramıdır. musk ve hawking gibi isimler her ne kadar erkenden endişelenmeye başladılarsa da günümüzde bulunduğumuz konum tüm bunlardan çok uzaktır.
machine learning nedir?
machine learning, verilerden öğrenebilecek algoritmalara dayanan bir sistemdir. burada "öğrenmekten" kasıt, bir machine learning modelinin tahminlerinin doğruluğunu veri ile beslendikçe daha iyi seviyelere taşıyabilmesidir. bu yönü ile machine learning klasik kural tabanlı programlamadan farklıdır.
bu konulardaki kaynakları okurken sık sık karşılaşacağınız bir buzzword olan big data eski veritabanı işleme biçimleri kullanılarak işlenemeyecek kadar geniş ve komplike olan bilgi kümelerini ifade eder. big data 3 nitelik ile anılır:
3v:
- volume (hacim): ünlü bir sosyal medya platformuna yüklenen verilerin ne boyutlara vardığını düşünürsek bu platformlardaki veriler big data olabilir. - velocity (hız): veriler müthiş bir hızda büyüyebilmektedir. - variety (çeşitlilik): veriler tek tip değildir. içinde jpeg de vardır, mp3 de vardır, lokasyon bilgisi de vardır, yazılı bilgiler de vardır.
tüm bu bilgilerin neden önem arz edip ne amaçla kullanılacağı organizasyondan organizasyona değişir. mühim olan devasa bir bilgi çöplüğünden anlamlı sonuçlar üretebilmektir. big data bu yüzden machine learning ile iç içe geçmiştir.
machine learning algoritmalarının kategorizasyonu en basit hâli ile şu şekildedir:
- supervised: supervised learningde analiz, etiketli (labelled) veri setinden başlar. - unsupervised: veri setinde etiket yoktur.sistemler yalnızca girdileri kullanarak verileri anlamlandırır. - semi-supervised: etiketli ve etiketsiz girdi verileri bir arada bulunur. - reinforcement: deneyim yoluyla öğrenme biçimidir. deneme-yanılmaya bağlı olan labirent çözme algoritmaları bu öğrenme biçimine güzel bir örnek olarak verilebilir.
bugün deep learning konuşma tanıma, tıpta radyolojik görüntüleri analiz etme, reklamcılar için doğru hedef kitleleri seçme gibi alanlarda kullanılmaktadır. bir radyolog ancak 6 yıllık tıp eğitimi ve üzerine 5 yıllık uzmanlıkla yetişirken bir yapay zekânın diyagnozda insan bir uzmandan daha verimli olması küçümsenecek bir gelişme değildir. bundan ötürü "bunlar gerçek yapay zeka değil ki." demek bir yanlış anlaşılmadır, günümüzde yapay zekâ zaten bu tür işlere yaramaktadır.
hedef yapay zekâyı giderek geliştirerek insan beynine benzetmek olduğundan, deep learningde artificial neural networkler kullanılır. artificial neural network adı verilen teknolojiler ise insan beyninin nöral ağlarından ilham alınarak geliştirilmiş olan bilgisayar sistemleridir. sistemlerin birimleri, biyolojik nöronların davranışını simüle ettiği varsayılan, temelde matematiksel fonksiyonlar olan yapay nöronlardır.
bir nöronun çıktısı, diğer bir nöronun girdisi olur ve nöronlarda birden fazla giriş ve çıkış bağlantısı mevcuttur. nöronlar katmanlar hâlinde organize edilirler, ilk katman input , son katman output tabakasıdır. hidden layer ise ara katman veya katmanlardır.
peki insan beynindeki bir nöral ağ, artificial neural networkten hangi yönleri ile farklıdır?
1) biyolojik bir beyinde miyelinizasyon ile sağlanan koordinasyon, yapay sistemlerde mevcut değildir. insanlarda, öğrenme ve miyelinizasyon arasında bir ilişki olduğu düşünülmektedir. (örnek bir çalışma )
2) sinyal aktarımı farklıdır. biyolojik bir nöronda sinyal aktarımının başlaması için gerekli olan bir eşik değeri vardır ve elektriksel iletim tellerdeki mantık ile gerçekleşmez. buna ek olarak biyolojik bir nöronda aksondaki voltaj seviyesi sabit kalmaktadır ancak bu yapay bir nöron için geçerli değildir. (bkz: ya hep ya hiç prensibi)
3) insan beyninde hücreler farklılaşır ve dinamiktirler. bu tür bir dinamizm yapay sistemlerde henüz oluşturulmamıştır. (bkz: long-term potentiation) (bkz: neural darwinism)
bundan türü yapay zekâdan söz edildiğinde şimdilik insan beynine gerçek anlamda benzeyen algoritmaların hayal edilmemesinde fayda olacaktır. bir devrim sürecinde olunduğu doğru bile olsa konseptleri olduklarından yanlış yorumlamak ancak hayal kırıklığı yaratır. yapay zekânın kullanım alanlarının giderek daha fazla yaygınlaşacağını söylemek insan beyninin yerini alacağını söylemekten daha doğru görünmektedir zira yapay zekânın insan beyninin yerini alabilmesi için yalnızca belirli görevleri icra edebilmesi, klasifikasyon yapabilmesi, problem çözebilmesi değil insan beyni gibi fenomen üretebilmesi gerekmektedir.
İnsan tarafından üretilen verileri kullandığı için sıkıntılıdır. amazon, 2018 yılında insan kaynaklarına gelen binlerce cv'ye bakıp en iyi mühendis adaylarını seçme işini otomasyona geçirmek amacıyla yapay zekaya havale etme denemesi yaptı. yapay zeka ne yaptı dersiniz? cinsiyet ayrımının dibine vurup kadın adayları tamamen eledi. machine learning algoritmasına kimlerin işe alınacağını öğrenmesi için beslenen veriler amazon'a son 10 yılda başvuran ve işe alınan elemanların cv'lerinden oluşuyordu, haliyle bunların çoğunluğu da erkekti.
yapay zeka erkek aday tercihi işini rafine edip cv'lerde 'women's' lafını gördüğü anda bunlara düşük puan vermeye başlamış. (burada parantez açalım: abd'de sırf kadınların gittiği women's college denen üniversiteler vardır, bunların bazıları Condoleezza rice gibi siyasetçilerin, ünlü kadın avukatların falan mezun olduğu yerler. bu makine women's college lafını gördüğü anda arka sıraya atıyor adayları.)
bu yapay zekanın yaratıcısı olan yazılımcılar cinsiyet ayrımcılığını önlemek için müdahale edip algoritmaları modifiye etmişler ama herifçioğlu yine bir punduna getirip erkek adaylara öncelik vermeye, kadınları kafadan elemeye devam etmiş. mesela women's college geçen cv'leri elememesi türü şartlar kodlandığında bu sefer de cv'lerde “executed”, “captured” gibi kesin eylem gerçekleştirme bildiren ifadeleri daha çok erkek mühendislerin kullandığını tespit etmek gibi yeni kriterler bulup erkek aday tercihini daha da rafine hale getirmiş.
algoritmalara resmen cerrahi müdahale yapıp cinsiyet ayrımı yapan bütün kriterleri yok edecek şekilde kodlamışlar, bu sefer de sapıtıp kalifiye olmayan, alakasız random tipleri işe alınacak aday olarak tercih etmeye başlamış. adamlar ne yaparlarsa yapsınlar yapay zekayı cinsiyet ayrımcılığından vazgeçiremeyince sonunda pes edip kapatmışlar.
Yapay zeka denince, ray kurzweil es geçilmemesi gereken biri diye düşünüyorum. İnsanlık 2.0 isimli kitabı, konuya dair inancımızı arttıran ve bakış açımızı değiştiren bir kitap olacaktır.
bilgisayarların (makinelerin) üzerinde insan beyni hücrelerinin yazılımsal simülasyonları üzerinde elde bulunan gerçek zamanlı ya da örnek veri setine, simülasyona dayalı oluşturulan yazılımsal modellere verilen genel ad. çok katmanlı ise deep learning gibi isimlendirmeler de mevcuttur. google translate, amazon, tesla, netflix vb. firmalar kullanıcı profili sınıflandırma, çeviri, kendi kendisine giden araç vb. uygulamalarda bu teknolojiden faydalanır. askeri alanda yön ve güzergah çıkarımı, kişi tanıma vs. güvenlik alanında da kullanılmaktadır.
insandan ne kadar korkuluyorsa yapay zekadan da o kadar korkulmalıdır. popüler kültürde insanları korkutan ihtimal terminatör filminde olan global savunma sistemi skynet gibi insanlığın başına bela olma ihtimalidir.
yapay zekanın ne olduğu ve ne olmadığıyla ilgili bir sürü test şu bu var, turing testi'ni aşağı yukarı hepimiz duyduk sanırım.
bununla ilgili benim aklıma 2001: a space odyssey filminin malum sahnesi geliyor. genetik kodlarında var olan dışında, elinde tuttuğu şeyin yeni bir fonksiyonunu keşfeden, yani fonksiyonlara koyabileceği değişkenlere başka bir şeyler ekleyen bir makine. burası önemli çünkü çoğu makinede veya algoritmada değişkenler bir şekilde tanımlıdır. tanımsız bir değişkeni tanımlamak ve ona göre kullanmak, sanırım yapay zeka bu noktada farklılaşacak. bizim gibi evrimsel bir zekaya sahip olmadığında nasıl bir şey olacak, merak konusu.
ayağını denk almayanları, çağa uymayanları eleyecek teknoloji.
örneğin benim bölümümdki insanların en az %90'ının hedefi çevirmen olmak ve yüksek ihtimalle yapay zeka yüzünden çoğu işsiz kalacak. elbette yine diplomatik görüşmeler vs yapay zeka katılmadan yapılır. çünkü yapay zekanın henüz dildeki incelikleri, bizans entrikalarını çok iyi yapacağını zannetmiyorum. zaten lavrov kadar usta bir yapay zeka diplomat ortaya çıkarsa sıçtığımızın alametidir. bizi mars bile kurtaramaz.
bir hocamın düşüncesine göre ise gelecekte yapay zeka-insan savaşı çıkacak ve insanların nüfusu bu şekilde eritilecek. olur mu bilemem.
en azından önümüzdeki yıllardaki meslek seçiminizi hem türkiye'nin durumuna hem de yapay zekaya göre seçin derim ben. tercümanlık daha bir süre devam eder ama 20-30 yıl daha devam eder mi bilemem. belki de benim arkadaşlarım son insan tercümanlar olur, kimbilir?
ben bile şu aralar "ne yapacağım?" diye düşünmeden edemiyorum hedefim tercümanlık olmasa bile...
20 yıl içinde dünya ekonomisini baştan başa değiştirmesi ve büyük işsizlik buhranları yaratması bekleniyor. Hakim devletlerin işgücüne dair kurumları buna nasıl hazırlanacakları konusunda komisyonlar, kurumlar kurmuş haldeler.
ilk gidecek meslekler arasında sürücülük, depo-taşımacılık, satış-pazarlama, yiyecek servisleri ve temizlikçilik olacağı öngörülüyor. Muhasebe-bankacılık, çeviri-yayıncılığa ait meslekler, resepsiyon gibi ön-servis işleri de en yüksek risk altındakiler.
doktorluk, -zaten sanayileşmiş kısmı için- tarım, eğitim ise -sansasyon haberlerin aksine - istatistiksel olarak sağlam görünüyor. ileri teknoloji, matematiksel işler, bilgisayar mühendisliği gibi alanlar ise Yapay zekaya önemli bir işgücünü devredecek olmalarına rağmen, çok hızlı büyüyen iş kolları oldukları için, icracıları için yeterli yer bırakacaklar.